- Created a new tech and AI monitoring report template for weekly updates. - Added an employment and developer trends report template to analyze market conditions. - Updated CLAUDE.md to include new directories for sources and templates. - Introduced a detailed structure for capturing key signals, OKR alignment, and actionable insights.
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# Veille Mensuelle — Devs & Marché Emploi (Playbook 2/2)
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## Objectif
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Produire chaque mois une veille synthétique sur l'impact AI + agents sur les développeurs, le marché emploi, et l'évolution des rôles.
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Cette veille alimente les décisions CTO/Codir sur :
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- Stratégie hiring (entry-level vs senior, reskilling)
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- Structure équipes (rôles, responsabilités à l'ère agents)
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- Compensation (salaires AI-aware vs traditionnel)
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- Carrière devs (skills critique, évolution rôles)
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- Compétitivité produit (talent retention, attrition risk)
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Elle s'adresse à un **CTO/DSI dans une entreprise tech ~100 personnes** qui doit comprendre comment agents impactent sa base talent et adapter sa stratégie.
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## Période analysée
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Analyser les **4 dernières semaines** (avant le 1er du mois).
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Inclure données plus anciennes si utiles pour trend long-terme (salaires 2024→2026, job postings 6 mois, etc.).
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## Sources à privilégier
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Prioriser sources primaires fiables et quantifiées :
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### Emploi & Salaires
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- LinkedIn Salary Data / Salary Insights
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- Levels.fyi (tech comp data)
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- Blind (engineer sentiment)
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- Glassdoor (employer reviews + salary)
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- ZipRecruiter (job postings trends)
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- Indeed (US hiring trends)
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- Stack Overflow Developer Survey (annual)
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- GitHub Octoverse (developer activity + sentiment)
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### Impact AI sur Devs
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- GitHub's annual Copilot adoption reports
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- Anthropic's Agentic Coding Trends Report (annual)
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- OpenAI usage reports + API trends
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- Morgan Stanley research (AI impact on dev jobs)
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- McKinsey / BCG reports (tech labor transformation)
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- CNN Business, Rest of World (popular coverage)
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### Skills & Certification
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- O'Reilly Learning Platform data (skill trends)
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- Coursera/Udemy trends (skill demand)
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- LinkedIn Skills Index (most-searched skills)
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- HackerRank State of Tech Hiring (skill requirements)
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### Market & Product Strategy
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- VentureBeat (hiring patterns in tech)
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- TechCrunch (hiring announcements, layoffs)
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- Blind / Reddit r/cscareerquestions (sentiment, real data)
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- Dice / Robert Half (IT salary guide)
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### Team Dynamics & Org Design
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- First Round Review (org design, scaling teams)
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- A16Z blog (team structure + growth)
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- Reforge articles (product, management lessons)
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## Critères de Sélection
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Ne retenir qu'un sujet s'il répond à **au moins un** de ces critères :
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- **Impact direct sur hiring strategy** (salaires, entry-level compression, AI-skill premium)
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- **Evidence d'évolution rôles** (seniors → architects, juniors → agent supervisors)
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- **Data quantifiée sur marché emploi** (job postings +/–%, salaries, attrition)
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- **Trend carrière non-obvie** (skill bifurcation, talent drought, compensation inversion)
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- **Impact retention/attrition** (devs leaving for AI-native roles, upskilling investments)
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- **Team structure implications** (fewer entry, more senior, what's the ratio now?)
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- **Compétitivité talent vs competitors** (AI-native startups pulling talent from incumbents)
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## Scoring des Informations
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Chaque sujet noté **0 à 5** :
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| Score | Signification |
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| 5 | À intégrer dans hiring/org strategy immédiatement |
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| 4 | Très pertinent, impacts long-terme (6–12 mois) |
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| 3 | Pertinent mais secondaire, observer trend |
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| 2 | Bruit potentiel ou spéculatif |
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| 1 | Marketing ou hors sujet |
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| 0 | À ignorer |
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**Ne conserver que scores 4–5**, sauf si trend contraire à hypothèses (red flag).
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## Format de Sortie Attendu
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Créer une note Markdown dans :
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```text
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80-sources/marche-emploi/YYYY-MM-01-veille-emploi-devs.md
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```
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Exemple : `80-sources/marche-emploi/2026-05-01-veille-emploi-devs.md`
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## Modèle de Note à Produire
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Respecter le template : `99-templates/note-veille-emploi-devs.md` (à créer)
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Template inclut sections :
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- Synthèse exécutive (pour Codir, 5–10 lignes)
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- Top 5 signaux (salaires, hiring, skills, sentiment, team structure)
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- Impacts par rôle (Devs juniors, Devs seniors, Leads, PMs, CTOs)
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- Data quantifiée + trends
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- Implications pour hiring strategy
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- Implications pour team structure
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- Implications pour compensation policy
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- Actions recommandées (recrutement, upskilling, org design)
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- Questions à creuser
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- Sources avec dates
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## Règles de Rédaction
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- Écrire en français.
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- **Prioriser data quantifiée** : chiffres > opinions (Blind reviews = opinion, salaires Levels = data)
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- Distinguer **fait établi** vs **trend émergent** vs **spéculation**
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- Signaler les **incertitudes** explicitement
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- Citer les sources primaires (pas aggregators)
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- Éviter "soft skill" buzzwords : "leadership", "culture fit" = flou. Préférer : "agent orchestration", "systems design", "scope ownership"
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- **Toujours proposer action concrète** : "salaires +15% AI-aware" = action = remonter salaire entry AI-track
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- Ne pas être exhaustif : filter par pertinence CTO/Codir
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- Tone = direct, fact-based, occasionally challenging (si trend est contre vos assomptions, le signaler)
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## Cadence et Temps d'Exécution
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**Quand :** 1er du mois, matin
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**Durée estimée :** 60–90 min total
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- Scan sources (30 min)
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- Rédaction + analyse (45 min)
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- Review + publication (15 min)
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**Ou :** Faire en 2 sessions (30 min scan jeudi, 60 min rédaction samedi)
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## Checklist d'Exécution
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- [ ] Parcourir LinkedIn Salary Data (US + émergent pays)
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- [ ] Consulter Levels.fyi trends (comp evolution)
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- [ ] Lire Blind posts du mois (sentiment engineer, attrition signals)
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- [ ] Checker GitHub Octoverse data (participation, language trends)
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- [ ] Lire 2–3 articles Morgan Stanley / McKinsey (macro trends)
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- [ ] Scan ZipRecruiter job postings (trends titres, skills, demand)
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- [ ] Chercher "AI agents developer impact 2026" + "dev job market 2026" (news)
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- [ ] Noter top 5 signaux + scores
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- [ ] Rédiger note avec impacts par rôle
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- [ ] Proposer 3–5 actions concrètes
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- [ ] Publier dans `80-sources/marche-emploi/`
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## Pièges à Éviter
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- **Hype vs reality** : Beaucoup de bruit sur "AI eliminates devs" (faux). Prioriser data quantifiée.
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- **Selection bias** : LinkedIn et Blind surreprésentent SV et senior devs. Adapter pour réalité France.
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- **Lag dans data** : Salaires Levels = 3 mois old. Expliquer quand utilisant.
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- **Corrélation ≠ causalité** : Si junior hiring ↓ et Copilot adoption ↑, ne pas assumer causalité (peut être cyclique economique).
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- **Too prescriptive** : Veille ≠ stratégie. Proposer observations + actions, pas décisions (Codir decide).
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- **Forgot soft context** : Embauches tech ≠ que skill; culture, mission, startup/scale aussi compte. Nuancer.
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## Exemple Tempo (Dimanche 1er du mois)
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09:00–09:30 : Scan LinkedIn Salary + Levels.fyi trends
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09:30–10:00 : Lire Blind posts (sentiment) + GitHub Octoverse
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10:00–10:30 : McKinsey/Morgan Stanley report skim + ZipRecruiter
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10:30–11:15 : Rédiger note veille + impacts
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11:15–11:30 : Formatter + publier
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## Lien avec Veille Tech & IA Hebdo
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- **Veille Tech & IA (hebdo)** = "what tools/frameworks shipped, impacts teams accel"
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- **Veille Emploi Devs (mensuel)** = "what's happening to career, hiring, talent, org"
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Deux lenses différentes : tech + business. Complementaires, pas redondant.
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Exemple :
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- Tech veille : "Claude Managed Agents dreaming shipped" → devs use it
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- Emploi veille : "AI-savvy devs earn +$25K, entry-level hiring –45%" → hiring strategy changes
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